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Deepdive Llama3 From Scratch、KVキャッシュ最適化による効率的なマルチワード生成を実現

2025-09-05

1.3 K

Deepdive Llama3 From Scratchプロジェクトは、Llama3モデルのマルチワード生成プロセスを最適化するためにKV-Cache技術をどのように使用できるかを実証します。この技法は大規模言語モデルの推論段階における重要な最適化であり、生成の効率を大幅に向上させることができる。

マルチワード生成を実現するためのプロジェクトの主なプロセスは以下の通り：

終了トークンに遭遇するまで、次のトークンを予測するループ
KV-Cacheを使用して、以前に計算されたキー値を保存し、繰り返し計算を回避する。
ジェネレーションの長さは、max_seq_lenパラメータによって制御される。

KV-Cache技法の核となる利点は、新しい単語を生成する際に、以前のすべてのトークンのキー値行列の再計算を回避できることである。これにより、生成プロセスの計算量がO(n²)からO(n)に減少し、これは特に長いテキスト生成において重要である。

この答えは記事から得たものである。Deepdive Llama3 From Scratch: Llama3モデルをゼロから実装する方法を教えるについて

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